【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及双目三维相机，尤其涉及一种双目三维相机点云非刚性拼接方法。
技术介绍
1、双目三维相机通常由一个投影仪，两个工业相机组成。投影仪投射一组正弦光栅图片到场景中的物体表面，正弦光栅经由物体表面轮廓调制发生形变之后，被两个工业相机分别采集。对采集的照片分别进行图像处理分析就可以计算得到正弦光栅的相位值。对于左相机的所有像素点，找到其在右相机中具有相同相位值的对应像素点坐标，就可以利用三角法计算得到物体表面的点云三维坐标。此方法需要保证物体表面的点能够同时被两个相机观察到。
2、在实际场景中，由于存在遮挡现象，有可能场景中部分区域只能被一个相机观察到。此时可以利用单相机、单投影仪组成的双目系统，在投影仪成像平面中找到具有相同相位值的对应像素点坐标，用相似的方法进行三角法计算得到遮挡部分的点云数据。这些区域只被一个相机观察到，在另一个相机中是被遮挡的。对于本文中的双目三维相机，通常可以分别利用左右相机、左相机+投影仪、右相机+投影仪这三组双目系统结构，计算得到三组点云数据。
3、由于三维相机的标定存在误差，上述三组点云数据通常不能直接完美的拼接在一起，在非遮挡的公共区域可能同时存在三个不同的点云数据。另外在遮挡区域和公共区域的边界可能存在点云数据的不匹配(表现为缝隙、高度差等等)。所以，这三组点云数据不能直接进行融合。
4、迭代最近点(icp)算法是最常见的点云拼接方法。icp算法对算力要求高，不适用于快速三维测量和利用gpu加速计算。并且，icp算法只能得到点云刚性变换参数，对于标定误差
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，如何减小由遮挡产生的点云无效区域，同时消除由于三维相机标定误差导致的刚性点云拼接后的误差；有鉴于此，本专利技术提供一种双目三维相机点云非刚性拼接方法。
2、本专利技术采用的技术方案是，一种双目三维相机点云非刚性拼接方法，包括：
3、步骤s1，配置3d相机，其中，3d相机由一个投影仪，两个工业相机组成，所有相机分别与电脑相连传输数据，投影仪和两个工业相机同时面向被测场景，记左相机在场景中的测量区域为l，右相机的测量区域为r，两个相机公共测量区域为a，其中a＝l∩r，投影仪的视野覆盖整个测量范围；所述投影仪投射一组光栅图片到场景中的物体表面，两个工业相机分别采集光栅照片，利用左右相机组成的双目系统进行三角测量计算得到物体表面点云数据da，da中所有点能够同时被左右相机观察到，即为公共区域的点云数据；
4、步骤s2，利用左相机和投影仪组成的双目系统进行三角测量计算得到物体表面点云数据dl，dl中的点只能够被左相机观察到，利用右相机和投影仪组成的双目系统进行三角测量计算得到物体表面点云数据dr，dr中所有点只够被右相机观察到；
5、步骤s3，分别将da、dl、dr进行刚性坐标变换，转换至投影仪所在的坐标系，进行栅格化处理重新采样，以获得三组具有相同的分辨率和坐标系的点云：pa，pl，pr；对应的有效区域记为ma，ml，mr；此时满足ma＝ml∩mr；
6、步骤s4，对ma区域进行均匀降采样，只保留m个采样点。在pa中提取采样点的点云数据，记为gj，作为非刚性变换的节点；
7、步骤s5，对于pl在ma区域中任意一点v，将对应像素坐标在pa中的点记为c'；其中，
8、
9、其中ri和ti为距离v最近的四个且距离小于一定阈值的变换节点gi的旋转和平移变换矩阵；wi为权重，与v和gi的距离成反比；利用pl在ma中所有点的三维坐标数据，对上述公式进行非线性优化，以得到所有变换节点gj的旋转和平移变换矩阵参数rj和tj；
10、步骤s6，利用当前得到的rj和tj，将pl中在ml-ma区域内的点变换到和pa对齐，记为pl'；
11、步骤s7，重复s5至s6，将pr中在mr-ma区域内的点变换到和pa对齐，记为pr'；
12、步骤s8，利用如下算法：pa∪pl'∪pr'，以拼接并融合所有对齐的点；并将拼接后的点云进行刚性坐标变换，转换至左相机坐标系下，作为点云输出。
13、采用上述技术方案，本专利技术至少具有下列优点：
14、本专利技术提出的一种适用于双目三维相机点云的非刚性拼接方法，能够减小由遮挡产生的点云无效区域，同时可以消除由于三维相机标定误差导致的刚性点云拼接后的误差。
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1.一种双目三维相机点云非刚性拼接方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种双目三维相机点云非刚性...
【专利技术属性】
技术研发人员：冉祥，张宇，陈小川，刘欣冉，
申请(专利权)人：北京微链道爱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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